计算机应用研究

作者：吴康,牛祥虞,游进国,虞文波,李晓武,丁家满,

单位：1.昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明650500；2.云南省人工智能重点实验室,昆明650500；

关键词：数据库优化,负载自适应,索引推荐,强化学习,迁移学习,

基金：国家自然科学基金资助项目(62062046)；CCF信息系统开放资助项目(HZ2021F0055A)；；

在目前基于深度强化学习的数据库索引推荐中，当负载变化时，由于实际负载与训练负载差距较大，模型的推荐效果会显著下降。针对现有基于深度强化学习的索引推荐算法在负载增量变化下自适应性和模型泛化性不足的问题，提出了一个基于多智能体迁移强化学习的索引推荐算法MARLIA（multi-agent reinforcement learning index advisor）。该算法结合了迁移学习的思想，使用多智能体进行模型训练。在负载变化更新导致模型推荐效果下降时，该算法可以利用策略蒸馏的方式将旧索引推荐策略传递给新索引推荐智能体，提高了模型的泛化性和对动态负载的支持。在TPC-H数据集上的实验结果表明，该算法的负载代价提升率与基线算法相比稳定在7%以内，在负载为120条时缓存命中率为76.3%。该研究表明，MARLIA算法在负载变化时具有强大的自适应性和模型泛化能力。

来源：2025年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2025年第9期